lunes, 30 de julio de 2012
RECOMENDACIONES
Las recomendaciones deben también guardar una
recomendación estricta con cada conclusión llegada. De igual manera una vez
establecida cada recomendación se puede llegar a plantear unas recomendaciones
generales que recojan el espíritu de una propuesta.
CONCLUSIONES
Cuando se llega al nivel de
las conclusiones de la investigación debe guardar un estricto orden de relación
a cada objetivo específico enunciado, o sea por cada objetivo corresponde a una
conclusión de él.
Debe expresar luego una conclusión general
que recoja realmente el objetivo general.
VII. DISEÑOS NO EXPERIMENTALES DE LA INVESTIGACIÓN
Investigación
No Experimental
La investigación no experimental es la investigación sistemática y empírica en las que las variables independientes no se manipulan porque ya han sucedido. Las influencias sobre las relaciones entre variables se realizan sin intervención o influencia directas y dichas relaciones se observan tal y como se han dado en su contexto natural.
Tipos de Diseños de Investigación No Experimental
Investigación transaccional o transversal
Investigación longitudinal
En ciertas ocasiones el interés del investigador es analizar cambios a través del tiempo en determinadas variables o en las relaciones entre éstas. Entonces se dispone de los diseños longitudinales, los cuales recolectan datos a través del tiempo en puntos o períodos especificados para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias. Por ejemplo un investigador que buscara analizar cómo evolucionan los niveles de empleo durante 5 años en una ciudad u otro que pretendiera estudiar cómo ha cambiado el contenido de sexo en las telenovelas (digamos en Venezuela) en los últimos diez años.
Los Diseños de Tendencia.
Los diseños de tendencia o trend son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variable o en sus relaciones) dentro de alguna población en general.
Diseño Longitudinal de Grupo.
Los diseños de panel son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo que el mismo grupo específico de sujetos es medida en todos los tiempos o momentos.
Características de la Investigación No Experimental en Comparación con la Investigación Experimental
La investigación no experimental es la investigación sistemática y empírica en las que las variables independientes no se manipulan porque ya han sucedido. Las influencias sobre las relaciones entre variables se realizan sin intervención o influencia directas y dichas relaciones se observan tal y como se han dado en su contexto natural.
Tipos de Diseños de Investigación No Experimental
En algunas ocasiones la
investigación se centra en analizar cuál es el nivel o estado de una o diversas
variables en un momento dado o bien cuál es la relación entre un conjunto de
variables en un pinto en el tiempo. En estos casos el diseño apropiado (bajo un
enfoque no experimental) es el transversal o transeccional.
En cambio, otras veces la investigación se
centra en estudiar cómo evoluciona o cambia una o más variables o las
relaciones entre éstas. En situaciones como esta el diseño apropiado (bajo un enfoque no
experimental) es el longitudinal.
Es decir, los diseños no
experimentales se pueden clasificar en transeccionales y longitudinales.
Investigación transaccional o transversal
Los diseños Investigación transaccional o transversal
recolectan los datos en un solo momento en un tiempo único. Su propósito es
describir variables, y analizar su incidencia e interrelación en un momento
dado. Es como tomar fotografía de algo que sucede. Por ejemplo, investigar el número
de empleados, desempleados y subempleados en una ciudad en cierto momento. O bien
determinar el nivel de escolaridad de los trabajadores de un sindicato en un
punto en el tiempo- o tal vez, analizar la relación entre la autoestima y el
temor de logro en un grupo de atletas de pista (en un determinado momento). O bien,
analizar si hay diferencias entre contenidos de sexo entre las telenovelas que
están exhibiéndose simultáneamente.
Investigación longitudinal
En ciertas ocasiones el interés del investigador es analizar cambios a través del tiempo en determinadas variables o en las relaciones entre éstas. Entonces se dispone de los diseños longitudinales, los cuales recolectan datos a través del tiempo en puntos o períodos especificados para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias. Por ejemplo un investigador que buscara analizar cómo evolucionan los niveles de empleo durante 5 años en una ciudad u otro que pretendiera estudiar cómo ha cambiado el contenido de sexo en las telenovelas (digamos en Venezuela) en los últimos diez años.
Los diseños longitudinales suelen dividirse
en tres tipos: diseños de tendencia (trend), diseños de análisis evolutivo de
grupos (cohort) y diseño de panel.
Los Diseños de Tendencia.
Los diseños de tendencia o trend son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variable o en sus relaciones) dentro de alguna población en general.
Diseño Longitudinal de Grupo.
Los diseños de Evolución de grupos o “cohort”
examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. Su
atención son las “cohort” o grupos de individuos vinculados de alguna manera-
generalmente la edad, grupos por edad- (Glena 1977). Un ejemplo de estos grupos
(“cohiris”) sería el formado por las personas que nacieron en 1930 en Brasil. Pero también podría utilizarse
otro criterio de agrupamiento temporal como: las personas que se unieron en
matrimonio durante 1986 y 1987 en Costa
Rica o los niños de la Ciudad de México que asistían a instrucción Primaria
durante el terremoto que ocurrió en 1985. Los diseños de los que estamos
hablando hacen seguimiento de estos grupos a través del tiempo. Usualmente en
estos diseños se extrae una muestra cada vez que se mide el grupo o subgrupo
más que incluir a toda la población.
Diseño
Longitudinal de Panel
Los diseños de panel son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo que el mismo grupo específico de sujetos es medida en todos los tiempos o momentos.
Un ejemplo lo sería una investigación que
observará anualmente los cambios en la actitud de ejecutivos en relación a un
programa para elevar la productividad, digamos durante cinco años. Cada año se
observará la actitud de los mismos ejecutivos. Es decir, los individuos y no
sólo la población o subpoblación, son los mismos.
Comparación
de los diseños transaccionales y longitudinales.
Los estudios longitudinales
tienen la ventaja de que proporcionan información sobre cómo las variables y
sus relaciones evolucionan a través del tiempo. Sin embargo suelen ser más costosos
que los transeccionales. La elección de un tipo de diseño u otro depende más
bien del propósito de la investigación. Asimismo pueden combinarse ambos
enfoques por ejemplo un investigador puede analizar en un momento dado la
productividad en grandes, medianas y pequeñas empresas a los seis mese, al año
y a los dos años.
Características de la Investigación No Experimental en Comparación con la Investigación Experimental
El diseño a seleccionar en una investigación
depende más bien del problema a resolver y el contexto que rodea al estudio. Desde
luego, ambos tipos de investigación poseen características propias que es
necesario resaltar.
<!--[if !supportLists]-->-
<!--[endif]-->El control sobre las variables es más
riguroso en los experimentos que en los cuasiexperimentales y a su vez, ambos
tipos de investigación tienen mayor control que los diseños no experimentales.
<!--[if !supportLists]-->-
<!--[endif]-->Por lo que respecta a la posibilidad de réplica,
los diseños experimentales y cuasiexperimentales se pueden replicar más
fácilmente con o sin variaciones. Pueden replicarse en cualquier lugar
siguiendo el mismo procedimiento.
<!--[if !supportLists]-->-
<!--[endif]-->Ahora bien, como menciona Kerlinger (1979),
en los experimentos- sobre todo en los de laboratorio- las variables
independientes pocas veces tienen tanta fuerza como en la realidad.
<!--[if !supportLists]-->-
<!--[endif]-->En cambio en la investigación no experimental
estamos más cerca de las variables hipotetizadas como “reales” y –
consecuentemente- tenemos mayor validez externa (posibilidad de generalizar los
resultados a otros individuos y
situaciones cotidianas).
En resumen, ambas
clases de investigación- experimental y no experimental- se utilizan para el
avance del conocimiento y en ocasiones resulta más apropiado un tipo u otro
dependiendo del problema de investigación a que nos enfrentamos.
VI. DISEÑO EXPERIMENTAL DE INVESTIGACIÓN
Diseño
De Investigación
Una vez que se ha definido
el tipo de estudio a realizar y establecido la(s) hipótesis de investigación o
los lineamientos para la investigación (si es que no se tienen hipótesis), el
investigador debe concebir la manera práctica y concreta de responder a las
preguntas de investigación. Esto implica seleccionar o desarrollar un diseño)
de investigación y aplicarlo al contexto particular de su estudio. El término
“diseño se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las
preguntas de investigación (Christensen, 1980). El diseño señala al
investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio, contestar
las interrogantes que se ha planteado y analizar la certeza de la(s) hipótesis
formuladas en un contexto en particular. Por ejemplo, si la pregunta de
investigación coloquial era: ¿Le gustaré a Ana: Por qué sí y por qué no? y la
hipótesis: “Yo le resulto atractivo a Ana porque así me lo ha hecho saber”.
El diseño sería el plan o la
estrategia para confirmar si es o no cierto que le resulto atractivo a Ana (el plan
incluiría actividades tendientes a encontrar la respuesta a la pregunta de
investigación). En este caso podrían ser: “el día de mañana buscaré a Ana
después de la clase de Estadística, me acercaré a ella, le diré que se ve muy
guapa y la invitaré a tomar un café. Una vez que estemos en la cafetería la
tomaré de la mano, y si ella no retira su mano, la invitaré a cenar el
siguiente fin de semana y si acepta, en el lugar donde cenemos le diré que ella
me resulta atractiva y le preguntaré si yo le resulto atractivo”. Desde luego,
yo pude haber seleccionado o concebido otra estrategia, tal como invitarla a
bailar o al cine en lugar de cenar; o bien si conozco a varias amigas de Ana y
yo también soy muy amigo de ellas, preguntarles si le resulto atractivo a Ana.
En el estudio del comportamiento humano disponemos de distintas clases de
diseños o estrategias para poder investigar y debemos elegir un diseño entre
las alternativas existentes.
¿Qué
es un Experimento?
El término
"experimento" puede tener -al menos-
dos acepciones, una general y otra particular. La general se refiere a
"tomar una acción" y después observar las consecuencias de una acción
(Babbie, 1979). Este uso del término es bastante coloquial, así hablamos -por
ejemplo- de "experimentar" cuando mezclamos sustancias químicas y
vemos la reacción de este hecho o cuando nos cambiamos de peinado y vemos el impacto
que provoca en nuestros amigos esta transformación. La esencia de esta
concepción de "experimento" es que éste involucra la manipulación
intencional de una acción para analizar sus posibles efectos. La acepción
particular que va más de acuerdo con un sentido científico del término, se
refiere a "un estudio de investigación en el que se manipulan
deliberadamente una o más variables independientes (supuestas causas) para
analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o más variables dependientes
(supuestos efectos), dentro de una situación de control para el investigador". Esta definición puede parecer compleja, sin
embargo, conforme se vayan analizando sus componentes se irá aclarando su sentido.
domingo, 29 de julio de 2012
X. ANÁLISIS DE LOS DATOS
En general, para
llevar a cabo en análisis de los datos obtenidos durante la investigación, Hernández,
Fernández y Baptista (1997), señalan que deben realizarse estas actividades:
·
Decidir
qué pruebas estadísticas son apropiadas para analizar los datos, dependiendo de
las hipótesis formuladas y los niveles de medición variables.
·
Elaborar
el programa de computadora para analizar los datos: utilizando un paquete
estadístico o generando un programa propio.
·
Correr
el programa.
·
Obtener
los análisis requeridos.
·
Interpretar
los análisis
1.
Procedimiento Para Analizar Los Datos
Según
Hernández, Fernández y Baptista (1997), una vez que los datos
han sido codificados y transferidos a una matriz, así como guardados en un
archivo, el investigador puede proceder a analizarlos.
El
análisis de los datos se efectúa sobré la matriz de datos utilizando un
programa de computadora. El procedimiento de análisis se esquematiza
Toma de decisiones respecto a los análisis a
realizar (pruebas estadísticas)
|
Elaboración del programa de análisis
|
Ejecución del programa en
computadora
|
Obtención de los análisis
|
2.
Tipos De Análisis De Los Datos
Los análisis que se practican a los datos
dependen de tres factores:
a) El nivel de medición de
las variables.
b) La manera como se hayan
formulado las hipótesis.
c) El interés del
investigador.
Por ejemplo, no es lo mismo los análisis que
se le realizan a una variable nominal que a una por intervalos. Se sugiere al
lector que recuerde los niveles de medición vistos en el capítulo anterior. Usualmente
el investigador busca, en primer término, describir sus datos y posteriormente
efectuar análisis estadísticos para relacionar sus variables. Es decir, realiza
análisis de estadística descriptiva para cada una de sus variables y
luego describe la relación entre éstas. Los tipos o métodos de análisis son
variados y se comentarán a continuación. Pero cabe señalar que el análisis no
es indiscriminado, cada método tiene su razón de ser y un propósito específico,
no deben hacerse más análisis de los necesarios. La estadística no es un fin en
sí misma, es una herramienta para analizar los datos.
Los principales análisis que pueden
efectuarse son:
• Estadística descriptiva para las variables,
tomadas individualmente.
• Puntuaciones “Z”.
• Razones y tasas.
• Cálculos y razonamientos de estadística
inferencial.
• Pruebas paramétricas.
• Pruebas no paramétricas.
• Análisis multivariados.
3.
Estadística Descriptiva Para Cada Variable
La primera tarea
es describir los datos, valores o puntuaciones obtenidas para cada variable. Por
ejemplo, si aplicamos a 2 048 niños el cuestionario sobre los usos y
gratificaciones que tiene la televisión para ellos (Fernández-Collado, Baptista
y Elkes, 1986), ¿cómo pueden describirse estos datos? Describiendo la distribución
de las puntuaciones o frecuencias.
Una distribución
de frecuencias es un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus
respectivas categorías.
A veces, las categorías de las distribuciones de
frecuencias son tantas que es necesario resumirías.
Las distribuciones de frecuencias pueden
completarse agregando las frecuencias
relativas y las frecuencias acumuladas.
Las frecuencias relativas son los porcentajes de casos en cada
categoría, y las frecuencias acumuladas son lo que se va acumulando en cada
categoría, desde la más baja hasta la más alta.
Las frecuencias
acumuladas, como su nombre lo indica, constituyen lo que se acumula en cada
categoría.
Al elaborar el reporte de resultados, una
distribución puede presentarse con los elementos más informativos para el
lector y la verbalización de los resultados o un comentario
Las distribuciones de frecuencias,
especialmente cuando utilizamos las frecuencias relativas, pueden presentarse
en forma de histogramas o gráficas de otro tipo.
Sin embargo, hoy en día se dispone de una gran variedad de programas y paquetes de computadora que elaboran cualquier tipo de gráfica, incluso a colores y utilizando efectos de movimientos y tercera dimensión.
La forma de construir un polígono de
frecuencias es la siguiente:
a) En
el eje horizontal (X), se colocan las categorías o intervalos.
b) En
el eje vertical (Y), se colocan las frecuencias, dependiendo de cuál es el
mayor número posible de frecuencias.
c) Se
determinan los puntos medios de cada categoría o intervalo.
d) Se
ve cuántas frecuencias tiene cada categoría y se traza un punto en la
intersección de las frecuencias y los puntos medios de las categorías o
intervalos.
e) Se
unen los puntos trazados en las intersecciones.
Las medidas de tendencia central son puntos en una distribución, los valores medios o centrales de ésta y nos ayudan a ubicaría dentro de la escala de medición. Las principales medidas de tendencia central son tres: moda, mediana y media. El nivel de medición de la variable determina cuál es la medida de tendencia central apropiada.
Las medidas de la variabilidad nos indican la dispersión de los datos en la
escala de medición, responden a la pregunta: ¿en dónde están diseminadas
las puntuaciones o valores obtenidos? Las medidas de tendencia central son
valores en una distribución y las medidas de la variabilidad son intervalos,
designan distancias o un número de unidades en la escala de medición. Las medidas
de la variabilidad más utilizadas son el rango,
la desviación estándar y
la varianza.
RECOMENDACIONES
Antes de seleccionar un tema es indispensable realizar una buena investigación previa.
Para realizar un buen planteamiento del problema es necesario que el investigador se documente y realice una revisión exhaustiva de todos trabjos similares o con relación con el tema en estudio.
Para realizar un buen planteamiento del problema es necesario que el investigador se documente y realice una revisión exhaustiva de todos trabjos similares o con relación con el tema en estudio.
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